ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







طريقة جديدة لتصنيف صور النسيج باستخدام التحويل المويجي المتقطع ( DWT)

المصدر: مجلة الكلية الإسلامية الجامعة
الناشر: الجامعة الإسلامية
المؤلف الرئيسي: حربي، زينب عباس (مؤلف)
مؤلفين آخرين: ساهي، مريم (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج 6, ع 16
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2012
التاريخ الهجري: 1433
الشهر: مارس / ربيع الثاني
الصفحات: 85 - 97
DOI: 10.51837/0827-006-016-012
ISSN: 1997-6208
رقم MD: 191520
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: IslamicInfo
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
LEADER 02933nam a22002177a 4500
001 0653191
024 |3 10.51837/0827-006-016-012 
044 |b العراق 
100 |9 209245  |a حربي، زينب عباس  |e مؤلف 
245 |a طريقة جديدة لتصنيف صور النسيج باستخدام التحويل المويجي المتقطع ( DWT) 
260 |b الجامعة الإسلامية  |c 2012  |g مارس / ربيع الثاني  |m 1433 
300 |a 85 - 97 
336 |a بحوث ومقالات 
520 |a هذا البحث يقترح طريقة جديدة لتصنيف صور النسيج باستخدام التحويل المويجي املتقطع (DWT)، التصنيف الجيد يعتمد على مرحلة استخلاص المعلومات، بعض نماذج من صور الأنسجة حللت باستخدام التحويل المويجي الذي يعتبر من الأدوات الجديدة والواعدة في التحليل في البحث الحالي، لوحظ أن التحويل المويجي كان مناسباً في استخلاص المعلومات من صورة النسيج، المحاولات للمعلومات الإحصائية على معاملات التحويل المويجي تمت على عدة تجارب تصنيفية، وقد لوحظ إنه عند استعمال الطاقة والوسط الحسابي سويتا للمعاملات التحويل المويجي التقريبية (LL1 – LL2 – LL3) كانت مناسبة للحصول على تصنيف ناجح للصور بنسبة خطأ مقبولة.  |b In this paper suggests a new image classification scheme of texture images, using the discrete wavelet transformation (DWT). A good classification relies on feature extraction stage. Several samples (texture images) of several classes were analyzed using wavelet transform which is new and promising set of tools. In this work, it was shown that wavelet transform was appropriate for texture feature extraction. The performances of statistical properties of wavelet detaM coefficients were compared in several classification experiments. And it was shown that, when used together (Me*n, and energy ) the energy and mean absolute of approximation coefficients were appropriate wavelet signatures for achieving a successful image classification with acceptable low error rates. 
653 |a العلوم  |a التحويل المويجي  |a تصنيف صور النسيج  |a نظم المعلومات  |a تحليل الأنسجة 
700 |9 236281  |a ساهي، مريم  |e م. مشارك 
773 |4 الدراسات الإسلامية  |6 Islamic Studies  |c 012  |e The Islamic University College Journal  |f Mağallaẗ al-kulliyyaẗ al-islāmiyyaẗ al-ğāmiʻaẗ  |l 016  |m  مج 6, ع 16  |o 0827  |s مجلة الكلية الإسلامية الجامعة  |v 006  |x 1997-6208 
856 |u 0827-006-016-012.pdf 
930 |d y  |p y  |q y 
995 |a IslamicInfo 
999 |c 191520  |d 191520 

عناصر مشابهة